리플 룩 ion330 모델에 내장된 ion에 대한 devicequery이다.
2개의 MP가 존재해서 총 16개의 CUDA core가 존재한다.
그나저나.. 대역폭에서 내장형 그래픽이라 메인메모리를 공유하는데 왜 대역폭에서 이렇게 차이가 날까?
8800GT 에 비하면 확실히 nbody 에서의 연산속도와 fps가 많이 떨어지는 느낌
(8800GT에서는 150fps에 50GFLOP/s 정도 나옴)
2010/11/02 - [Programming/openCL / CUDA] - CUDA 예제파일 실행결과 + SLI
+ 리눅스에서 nvidia 드라이버 버전 보는 방법
2개의 MP가 존재해서 총 16개의 CUDA core가 존재한다.
~/NVIDIA_GPU_Computing_SDK/C/bin/linux/release$ ./deviceQuery
[deviceQuery] starting...
./deviceQuery Starting...
CUDA Device Query (Runtime API) version (CUDART static linking)
Found 1 CUDA Capable device(s)
Device 0: "ION"
CUDA Driver Version / Runtime Version 4.2 / 4.2
CUDA Capability Major/Minor version number: 1.1
Total amount of global memory: 254 MBytes (266010624 bytes)
( 2) Multiprocessors x ( 8) CUDA Cores/MP: 16 CUDA Cores
GPU Clock rate: 1100 MHz (1.10 GHz)
Memory Clock rate: 800 Mhz
Memory Bus Width: 64-bit
Max Texture Dimension Size (x,y,z) 1D=(8192), 2D=(65536,32768), 3D=(2048,2048,2048)
Max Layered Texture Size (dim) x layers 1D=(8192) x 512, 2D=(8192,8192) x 512
Total amount of constant memory: 65536 bytes
Total amount of shared memory per block: 16384 bytes
Total number of registers available per block: 8192
Warp size: 32
Maximum number of threads per multiprocessor: 768
Maximum number of threads per block: 512
Maximum sizes of each dimension of a block: 512 x 512 x 64
Maximum sizes of each dimension of a grid: 65535 x 65535 x 1
Maximum memory pitch: 2147483647 bytes
Texture alignment: 256 bytes
Concurrent copy and execution: No with 0 copy engine(s)
Run time limit on kernels: No
Integrated GPU sharing Host Memory: Yes
Support host page-locked memory mapping: Yes
Concurrent kernel execution: No
Alignment requirement for Surfaces: Yes
Device has ECC support enabled: No
Device is using TCC driver mode: No
Device supports Unified Addressing (UVA): No
Device PCI Bus ID / PCI location ID: 3 / 0
Compute Mode:
< Default (multiple host threads can use ::cudaSetDevice() with device simultaneously) >
deviceQuery, CUDA Driver = CUDART, CUDA Driver Version = 4.2, CUDA Runtime Version = 4.2, NumDevs = 1, Device = ION
[deviceQuery] test results...
PASSED
> exiting in 3 seconds:
3...2...1...done! |
그나저나.. 대역폭에서 내장형 그래픽이라 메인메모리를 공유하는데 왜 대역폭에서 이렇게 차이가 날까?
~/NVIDIA_GPU_Computing_SDK/C/bin/linux/release$ ./bandwidthTest
[bandwidthTest] starting...
./bandwidthTest Starting...
Running on...
Device 0: ION
Quick Mode
Host to Device Bandwidth, 1 Device(s), Paged memory
Transfer Size (Bytes) Bandwidth(MB/s)
33554432 887.0
Device to Host Bandwidth, 1 Device(s), Paged memory
Transfer Size (Bytes) Bandwidth(MB/s)
33554432 735.9
Device to Device Bandwidth, 1 Device(s)
Transfer Size (Bytes) Bandwidth(MB/s)
33554432 5345.2
[bandwidthTest] test results...
PASSED
|
8800GT 에 비하면 확실히 nbody 에서의 연산속도와 fps가 많이 떨어지는 느낌
(8800GT에서는 150fps에 50GFLOP/s 정도 나옴)
2010/11/02 - [Programming/openCL / CUDA] - CUDA 예제파일 실행결과 + SLI
$ cat /proc/driver/nvidia/version
NVRM version: NVIDIA UNIX x86 Kernel Module 295.40 Thu Apr 5 21:28:09 PDT 2012
GCC version: gcc version 4.6.3 (Ubuntu/Linaro 4.6.3-1ubuntu5)
|
'Programming > openCL & CUDA' 카테고리의 다른 글
cuda 메모리별 접근 소요 클럭 사이클 (0) | 2012.06.05 |
---|---|
ubuntu 에서 vectorAdd 직접 컴파일 하기 (0) | 2012.06.03 |
cuda 5 preview (0) | 2012.06.02 |
nvidia ion cuda core와 h.264 library (0) | 2012.05.22 |
CUDA API 메모리 종류 (0) | 2012.05.18 |